24年微软AIPC新品点评：推出全新概念“Copilot+PC”，采用ARM架构处理器

事项： 美东时间5月20日，微软发布新一代AIPC——Windows11AIPC，将AI助手Copilot全面引入Windows系统，搭载基于Arm架构的高通SnapdragonX Elite芯片，可每秒执行超过45亿次运算，功耗更低。 国信计算机观点：1）产品亮点：微软两款AIPC新品（SurfacePro以及SurfaceLaptop）搭载全新Arm架构高通桌面级芯片，提供长效续航；同时，AI助手Copilot全面引入Windows系统，由OpenAI全新模型GPT-4o提供支持；2）技术特点：采用全新Arm架构CPU，具有高算力、能效比等优势，WindowsonArm取得阶段性成果；3）市场展望：端侧模型和硬件快速发展，24年有望成为AI PC落地元年，AI PC渗透率有望快速提升；4）投资建议：看好24年端侧AI产品落地，建议关注AI PC生态适配厂商，例如中科创达；5）风险提示：AIPC研发进展不及预期、AI PC消费者采购意愿不及预期等。 评论： 产品亮点：搭载全新Arm架构高通桌面级芯片，Copilot全面引入Windows系统 硬件层面：搭载全新Arm架构高通桌面级芯片。新品SurfacePro、SurfaceLaptop搭载全新Arm架构高通SnapdragonXElite/Plus处理器（采用QualcommHexagonNPU，每秒可实现45万亿次计算），相较于上一代产品性能分别提升90%（对比SurfacePro9）/86%（对比SurfaceLaptop5）；同时，基于Arm架构低功耗特性，新品SurfacePro、SurfaceLaptop分别实现续航14、20小时。此外，可选16GB/32GBLPDDR 5内存，256GB/512GB/1TB第四代SSD硬盘，其中SurfacePro可选高刷（120Hz）OLED显示屏。 图1：Windows11 AIPC——SurfacePro 图2：Windows11AIPC——SurfaceLaptop 软件层面：Copilot全面引入Windows系统。微软将AI功能与PC深度融合，Copilot全面引入Windows系统，推出以下AI功能：1）回顾（Recall）：用户可以轻松找到此前在PC上浏览过的内容或处理过的任务；2）实时字幕功能：视频及流媒体视频中的对话，用户可以通过该功能实时获得准确的字幕；3）Photoshop AI图像处理：通过日常语言描述，可以在Adobe Photoshop里创建、编辑、转换内容。 图3：微软AIPC回顾（Recall）功能 图4：微软AIPC实时字幕功能 Copilot由GPT-4o提供支持。GPT-4o是原生多模态模型，可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频作为输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出：1）延时降低：其对音频输入的响应时间最短为232毫秒，平均为320毫秒，与人类在对话中的响应时间相似；2）非英语语言处理能力提升：其在英语文本和代码处理方面的表现与GPT-4Turbo相似，但在非英语语言的文本处理方面有显著改进；3）速度更快，成本更低：API中的运行速度更快且成本降低50%。与现有模型相比，GPT-4o在视觉和音频理解、文本评估（文本分类，情感分析，文本摘要）等方面表现出色。 图5：GPT-4o在文本评估方面的表现 技术特点：采用全新Arm架构CPU，具有高算力、能效比等优势，Windows onArm取得阶段性成果 采用异构处理器组合，NPU提供强大AI算力。1）不同处理器擅长不同任务：a）CPU：擅长顺序控制和即时性任务；b）GPU：适合并行数据流处理；c）NPU：擅长标量、向量和张量数学运算，可用于核心AI工作负载。2）异构计算有效提升应用性能及能耗表现：以NPU为例，其专为低功耗加速AI推理打造，能耗表现出色，同时，芯片架构随着AI算法、模型和用例的发展不断演进，出色处理AI工作负载。 图6：不同处理器擅长处理不同任务 图7：NPU随着不断变化的AI用例和模型持续演进，实现高性能低功耗 高通：拥有业内领先的端侧异构计算架构。高通AI引擎包括HexagonNPU、Adreno GPU、高通Kryo或高通OryonCPU、高通传感器中枢和内存子系统，不同处理器之间协同工作，支持终端侧快速高效运行AI应用；其中，HexagonNPU可以完成卷积、全连接层、Transformer以及主流激活函数等运算，以低功耗实现持续稳定的高性能表现。目前，多款AI PC产品使用高通骁龙X系列平台，例如微软SurfacePro、戴尔XPS13、惠普OmniBookX等。 图8：单个Die中集成多个处理器以改善峰值性能、能耗 图9：高通AI引擎 图10：多款AIPC产品使用高通骁龙x系列平台 Windows11 AIPC采用Arm架构CPU，具有高能效比、高集成度及灵活性优势： 1)高能效比：AI任务通常需要大量的计算资源，Arm处理器可以在相同功耗下提供更好的性能，或者在相同性能下降低功耗。。 2)高集成度：Arm架构通常具有更高的集成度，可以在单个芯片上集成CPU、GPU、神经处理单元（NPU）等多种计算单元，使得AI PC可以更好地支持复杂的AI工作负载，并且更容易实现高效的计算资源共享和管理。 3)高灵活性：Arm架构允许设计师根据具体需求定制处理器，可针对不同的应用场景进行优化，从而提供更好的性能和能效；同时，Arm生态系统中有许多开源项目和社区支持，这为开发者提供了丰富的资源和工具。 市场展望：24年有望成为AIPC落地元年，AI PC渗透率有望快速提升 端侧模型和硬件快速发展，24年有望成为AIPC落地元年。随着端侧模型和硬件的快速发展，AIPC的能力和用户体验持续提升，24年有望成为AIPC落地元年，产品渗透率有望快速提升。 端侧模型：1）蒸馏、剪枝等模型压缩技术支持，AI大模型进边侧成为可能：考虑到边侧设备算力、功耗等问题，大规模参数的AI模型无法直接部署在手机等端侧设备运行，蒸馏、剪枝等模型压缩技术支持，可以在保留模型大部分能力的同时，大幅降低模型参数量，AI大模型边侧部署成为可能。2）多款端侧专用AI大模型发布，端侧AI大模型进入加速期：23年12月，谷歌发布Gemini新一代AI大模型，其中GeminiNano为端侧大模型，参数量有18亿和32.5亿两个版本，可直接在端侧设备上部署；24年5月，OpenAI发布原生多模态大模型GPT-4o，可以跨文本、音频和视频进行实时推理，可在端侧落地；此外，微软的Phi-3、小米MiLM、Vivo蓝心等端侧模型持续迭代升级，性能持续提升。 端侧硬件：AI大模型部署在端侧运行，利用端侧自身算力进行AI大模型的推理，端侧算力的大小决定了其能承载AI模型的大小；近期，谷歌、高通、联发科等头部厂商先后发布端侧专用AI芯片，提供强大的算力支持，进而端侧可以搭载更大参数量的AI模型，带来更丰富的应用功能和更好的用户体验。 AIPC渗透率有望快速提升：随着应用场景的持续拓展，AIPC在中国PC市场新机出货量中占比快速提升，根据IDC预测数据，2023年AI PC在PC新机出货量中占比为8.1%，预计24年将大幅提升至54.7%，迎来AI PC元年。 图11：大模型蒸馏 图12：PC新机中AIPC出货量占比持续提升，迎来AIPC元年 投资建议：看好24年端侧AI产品落地，建议关注AIPC生态适配厂商 端侧模型和硬件快速发展，端侧AI产品性能持续提升，用户体验不断改善，看好24年端侧AI产品落地，建议关注AIPC生态适配厂商，例如中科创达。 风险提示 AIPC研发进展不及预期、AI PC消费者采购意愿不及预期等。 《大模型进展2.0》——2024-05-07 《人工智能行业专题-新型智算中心改造系列报告一：网络成大模型训练瓶颈，节点内外多方案并存》——2024-05-05 免责声明